La valorizzazione degli health big data, ovvero dei grandi volumi di dati prodotti dalla digitalizzazione dell’universo sanitario, offre benefici tangibili a tutti i soggetti coinvolti: 

• i pazienti, che possono usufruire di prestazioni di maggiore qualità e ottenere benefici in termini di salute; 

• le strutture sanitarie, che possono finalmente abbattere le inefficienze e fornire servizi migliori al cliente-paziente. 

A testimonianza di una tendenza quanto mai interessante, informazioni recenti testimoniano una crescita importante del mercato degli health big data analytics. Verified Market Research, in particolare, prevede che il mercato, da 29,3 miliardi di dollari nel 2020, possa raggiungere i 59,1 miliardi nel 2028, con un tasso medio di crescita annua del 9,12%. 

Secondo gli analisti, la crescita della domanda è trainata dall’esigenza di soluzioni per il population health management e per l’ottimizzazione della governance sanitaria. Il tutto è peraltro in linea con quanto rilevato da IDC qualche anno fa, quando la società annunciò che gli health big data sarebbero cresciuti del 36% annuo (CAGR) fino al 2025, con un’accelerazione superiore rispetto ai servizi finanziari e alla manifattura.  

Come vengono usati i big data nella sanità

I big data nella sanità si rivelano strumenti preziosi per una vasta gamma di applicazioni. La loro utilità spazia dalla gestione operativa delle strutture sanitarie al miglioramento diretto delle cure ai pazienti. Questi ampi volumi di informazioni, estratte da fonti diverse come cartelle cliniche, dispositivi wearable e sistemi di imaging, permettono un'analisi dettagliata e complessa che supporterà successivi processi decisionali, migliorando la precisione delle diagnosi e l'efficacia delle terapie proposte al paziente. Inoltre, contribuiscono allo sviluppo della medicina personalizzata, adattando i trattamenti alle caratteristiche individuali di ogni singolo paziente. La loro integrazione e analisi avanzata attraverso l'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning apportano miglioramenti significativi in termini di efficacia e efficienza dei servizi sanitari.

I confini sterminati dei big data nella sanità: opportunità e sfide 

Quello degli health big data è un mondo estremamente ampio, in grado di condizionare (positivamente) svariati ambiti come il controllo di gestione delle strutture, le liste d’attesa, l’appropriatezza prescrittiva specialistica e la verifica delle prestazioni ambulatoriali erogate.  

L’ecosistema sanitario è contraddistinto da sorgenti dati in grande quantità: i sistemi operazionali/gestionali delle strutture sanitarie, soluzioni dedicate al patient journey, cartelle cliniche elettroniche, imaging radiologico, evidenze di ricerche scientifiche, documenti di varia natura, streaming data dei dispositivi wearable e IoT e molto altro.  

Per le strutture sanitarie, la sfida è strategica prima ancora che operativa o tecnica: in che modo gestire, arricchire, integrare e valorizzare enormi volumi di dati eterogenei indirizzandoli verso servizi migliori, verso la loyalty del paziente, l’efficienza della struttura, l’abbattimento dei costi e, ovviamente, verso il miglioramento delle scelte organizzative, diagnostiche e terapeutiche? 

Il capitolo delle sfide non si può dire concluso senza citare alcune di quelle tecniche. L’universo sanitario è noto per generare enormi volumi, ma anche grandi varietà di dati. Le strutture big data devono essere in grado di integrare e gestire dati strutturati, come quelli dei sistemi operazionali e dei relativi database, ma anche i dati non strutturati dei documenti scritti in linguaggio naturale (schede di anamnesi, referti, prescrizioni o dimissioni ospedaliere).  

Inoltre, per poter applicare efficacemente algoritmi di AI e Machine Learning, occorre garantire un’elevata qualità del dato, operazione tutt’altro che banale. Infine, ma non per importanza, bisogna affrontare questioni di scalabilità orizzontale e verticale dei sistemi di sicurezza e di privacy, vista la natura sensibile delle informazioni da trattare.  

I benefici degli health big data: strutture più efficienti e maggior attenzione ai pazienti 

Estrarre valore dai big data nella sanità è una sfida, ma ne vale certamente la pena. Lo dimostrano le previsioni di mercato, ma anche - e soprattutto - le opportunità offerte ai player dell’ecosistema sanitario. In questa sede approfondiamo due aspetti:  

• Supporto strategico e migliori performance operative per le strutture
  
  Gli health big data possono accompagnare le strutture sanitarie verso il duplice obiettivo del miglioramento qualitativo dei servizi e l’efficientamento dei processi, laddove quest’ultimo si traduce in una riduzione dei costi operativi. La big data analysis fornisce ai manager non solo un quadro chiaro e in realtime sull’operatività della struttura, ma grazie ad AI e machine learning, anche previsioni di andamento futuro su cui indirizzare gli investimenti e le decisioni operative. 
  
  A titolo d’esempio, grazie all’analisi dei dati, la struttura non si limita a potenziare determinati servizi in funzione delle richieste, dei tempi d’attesa rilevati, del personale disponibile e della soddisfazione dei pazienti, ma può andare oltre anticipando le esigenze dei pazienti e predisponendo soluzioni adeguate. 
  
  Tutto ciò può innescare un processo virtuoso nel quale la struttura, apprese le esigenze future cui dovrà far fronte, investe tempestivamente in ulteriori iniziative di trasformazione digitale (soluzioni di patient journey, chioschi interattivi, portali per i pazienti, chatbot o app mobile) ottenendo effetti esponenziali sulla soddisfazione, sulla retention e sull’efficienza dei processi interni. Oltre a diventare molto più resiliente nei confronti di possibili eventi disruptive: si pensi, a tal proposito, ai primi periodi della pandemia.  
  
  
• Supporto dei processi decisionali clinici
  
  L’analisi degli health big data può orientare le scelte diagnostiche e terapeutiche, fornendo un valido supporto al personale medico e migliorando l’esperienza (nonché la salute) dei pazienti. A livello diagnostico, i big data supportano le decisioni cliniche basandosi sulla correlazione e l’arricchimento dei dati, e possono anche suggerire le indagini diagnostiche più adeguate, con un impatto diretto sulla salute e la soddisfazione del paziente. Grazie all’analisi dei dati, è poi possibile verificare l’appropriatezza delle prescrizioni ai protocolli in essere (appropriatezza prescrittiva), garantendo così un corretto impiego delle risorse disponibili e percorsi di cura particolarmente efficaci. 
  
  A livello terapeutico, invece, l’analisi degli health big data sta accelerando il percorso verso la medicina personalizzata, il cui scopo è adattare i percorsi di cura a specifiche esigenze e caratteristiche del paziente, tra cui quelle genetiche. Interessanti prospettive in tal senso sono offerte dalla radiomica e dalla radiogenomica.